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其他版本的sklearn版本好像都可以安装，但是1.0.1不行，以下是报错界面 我应该怎么做才能完成安装？我是用的是python3.10.5
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问题遇到的现象和发生背景 KNN算法因子K的选择与过拟合问题——分类过拟合演示 用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图 import numpy as np import warnings from sk
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如果分为16个类，km.labels_应该是0-15的值，但事实上它不连续，中间少了6、12、13和15。不知是怎么回事。查看了km.cluster_centers_为16个值。求高人指点！
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有什么统计指标能进行评价吗？还是说只能划分为训练集，测试集和预测集，测试集测试好了，预测集一锤定音，不用考虑评价指标呢？
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本人刚刚入门python，刚安装了sklearn,但在鸢尾花问题时无法调用sklearn模块，用的是visual studio code 代码行如下from sklearn.tree import D
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在跑GraphEmbedding的时候，出现这种问题，请问这种问题怎么解决，网上找了很多办法不行，有知道的嘛，谢谢了。
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（1）配置好开发工具，使用jupyter Notebook工具实现 （2）导入Sklearn模块 （3）完成PCA（主成分分析）功能，要求：数据随机生成；使用PCA从4维降维到3维；显示降维后的效果
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.model_selection
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最近在学习吴喜之的《统计学：从数据到结论》，其中交叉验证部分的python代码运行不出来，求解。 代码如下：w=pd.read_csv('bidding.csv').iloc[:,3:]X=w.ilo
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问题遇到的现象和发生背景 对KNN算法进行使用贝叶斯调参（虽然我不确定这两者是否能搭配使用），在进行优化时，边界出现了报错，出错的代码具体如下： knn_bo = BayesianOptimizati
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调用scikit-learn，归一化处理时，运行from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler，报错 ImportError: cannot import
- scikit-learn
- 机器学习
- sklearn
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- 2022-08-14 11:13
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问题遇到的现象和发生背景 使用skmultilearn中的classifierchain，得到的预测结果如下图，不太懂在讲什么，因为我要使用多个CC模型的预测结果得到权重，所以，我希望能把下面的预测结
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问题遇到的现象和发生背景 构建随机森林二分类模型，在计算AUC值和绘制ROC曲线过程中，发现交叉验证得到的AUC和roc_auc得到的AUC值相差很多 问题相关代码 # 方法1 cross_val_
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读者想在一个分类问题上实现自定义核函数，利用目前已知的rbf ，liner 和 多项式核函数来进行线性组合得到一个新的核函数，在定义新函数是遇到了代码实现的问题，本人是新入门的新生，希望大家帮帮忙。
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使用机器学习模型对数据按年份（共6年）进行6折交叉验证，但是数据的拟合结果精确度（R2）不是逐年上升的，并且我得不到输出的预测值，也就没办法通过看散点图判断哪里有问题，希望可以指出我哪里出现了问题
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按照机器学习实战这本书输入的的代码可还是报错，。文件打不开是什么情况啊，在线求解，。，
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加载数据集老是出错，什么情况，该怎么解决啊，本来想弄个函数加载加州房数据集，搞半年不知道错哪了，退而求其次，这么简单的也能出错?哪错了啊？
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在spyder编辑sklearn.neighbors KNeighborsClassifier（）时，出现以下错误，为什么会出错呢？sklearn应该是安装了吧。最后一张图片是按视频降解的。
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sklearn的roc_curve函数中，传入的第一个参数是y_test，即实际值，传入的第二个参数为什么不是预测出的一系列{0，1}的数组，而是对样本预测结果的概率值呢？
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使用bertopic计算主题模型，在colab上运行脚本生成模型保留后，回本地使用Bertopic.load()加载模型时出现报错：No module named 'sklearn.metrics._
- ¥10
- python
- sklearn
- scikit-learn
- 94
- 2022-06-14 11:50
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问题遇到的现象和发生背景 使用sklearn和lightGBM进行训练，在进行随机搜索时，出现问题： 问题相关代码，请勿粘贴截图 import random from sklearn.model
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y should be a 1d array, got an array of shape (30, 3) instead this_test_y就是一个（30,）的数组，不知道问题出在哪里了，
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问题遇到的现象和发生背景 我现在是在使用Python的sklearn做GBDT，现在主要遇到的问题是：使用交叉验证得到最优模型。但问题是我不知道怎么使用k折的交叉验证得到最优模型。因为k折的交叉验证是
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问题报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 positional arguments (and 2 keyword-only arg